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Impara a gestire i Big Data e cogli nuove opportunità di business

Sono Valerio Raganelli, docente ed esperto in Statistica e Analisi dei dati e ho creato questo "Master Degree in Data Scientist e Big Data Analysis" per permettere a chiunque (studenti, manager e professionisti) di acquisire consapevolezza delle potenzialità dei Big Data e delle tecniche di gestione.

Perchè scegliere questo corso?

Il "Master Degree in Data Scientist e Big Data Analysis" offre una larga panoramica del mondo dei Big Data, soffermandosi in particolare sull’impatto rivoluzionario che hanno avuto nel mondo dell’analisi dei dati e della statistica in generale. Infatti avere a disposizione una mole notevole di dati consente l’applicazione a pieno regime di modelli statistici con una forte affidabilità, permettendo l’applicazione degli stessi nei settori più disparati (manifatturiero, commerciale, sportivo, medico ecc...) e per scopi totalmente nuovi nel mondo del business. Conoscere quali siano i passaggi fondamentali nella gestione dei Big Data (reperimento dalle fonti, applicazione delle tecniche di pulizia e preparazione a seconda della struttura dei dati , scelta del corretto modello di previsione e classificazione, ecc...) è diventato un requisito indispensabile non solo per programmatori e tecnici informatici, ma anche per manager che vogliano sfruttare a pieno la risorsa di dati a loro disposizione. Data l’eterogeneità di applicazioni e strumenti a disposizione, il master non si sofferma eccessivamente su tecnicismi, lasciando spazi ad approfondimenti personali a seconda di interessi specifici, ma offre un’esaustiva descrizione sulle modalità di trattamento dei Dati. Il corsista potrà quindi comprendere quali siano i passaggi fondamentali, le criticità e i corretti modelli da applicare nella gestione dei Big Data.

Cosa imparerai con questo corso?

Iscriviti al mio corso online “Master Degree in Data Scientist e Big Data Analysis” e avrai accesso alle mie lezioni dove imparerai:

 Ad acquisire lessico tecnico professionale,

 A gestire il processo di Big Data Management, 

 A preparare database più o meno strutturati per l’analisi, 

 A scegliere il modello o algoritmo statistico corretto a seconda degli scopi, 

 A cogliere opportunità di business grazie all’utilizzo di Big Data provenienti da fonti diverse e in diversi settori.

Iscrivendoti al corso avrai questi bonus:

Accesso Illimitato

Studia H24 e 7 giorni su 7

Workspace

Classe virtuale esclusiva

Certificato Finale

Inclusivo di N° di licenza

Materiale Didattico

A tua disposizione

Tutor Online

Fai qualsiasi domanda

Esercitazioni

Fai pratica con il corso

Programma del corso:

METODI DI ANALISI

Presentazione Master Big Data Analysis
Definizione e origine dei Big Data
Materiale didattico del corso
Il ruolo del Data Scientist
L’approccio della Business Intelligence
Struttura di dati e basi dati
Prime applicazioni di Big Data

LA RIVOLUZIONE DEI BIG DATA

Dato vs informazione
Dimensioni e caratteristiche dei Big Data
Come trattare i Big Data e il processo di creazione
Big Data nell’industria 4.0 e Internet of Things
Definizione di Data Mining
Tecniche statistiche di Data Mining
Tipologie di approccio al Data Mining

L'INFORMAZIONE NEI DATI

Applicazioni di Data Mining nel marketing
Il Web Mining
Web Mining: case history
Concetto di variabile aleatoria e distribuzione di frequenza

DATA E WEB MINING

Teorema del limite centrale
Strumenti statistici descrittivi
La media mobile
Indici di variabilità - Parte 1
Indici di variabilità – Parte 2
Indici di forma – Parte 1

ANALISI QUANTITATIVA DEI DATI

Indici di forma – Parte 2
Outlier e carte di controllo – Parte 1
Outlier e carte di controllo – Parte 2
Outlier e carte di controllo - Parte 3
Interpolazione e perequazione – Parte 1
Interpolazione e perequazione – Parte 2
Interpolazione e perequazione – Parte 3
Impostazione dei metodi di previsione

DATA CLEANING

Fasi dei metodi di previsione
Il rumore
Correlazioni tra variabili - Parte 1
Correlazioni tra variabili – Parte 2
Correlazioni tra variabili - Parte 3
Il modello di regressione

DIPENDENZA TRA VARIABILI

La regressione lineare – metodo dei minimi quadrati
Esempi di regressione lineare
Trasformazioni di variabili e adeguatezza del modello
Ipotesi per il modello di regressione lineare
Regressione lineare multipla
Algoritmi di previsione – Parte 1
Algoritmi di previsione – Parte 2
Algoritmi di classificazione - Parte 1
Algoritmi di classificazione – Parte 2
Algoritmi di classificazione – Parte 3
Supervisione del modello
Criticità

NORMALIZZAZIONE DEI DATI

L’importanza della Normale nei Big Data
Variabili casuali continue
Variabile casuale Normale
Standardizzazione della variabile casuale Normale
Approssimazioni alla variabile casuale Normale

DATA VISUALIZATION NEI BIG DATA

Istogrammi e approssimazioni alla Normale
Diagrammi a dispersione
Boxplot e Corrplot
Altre rappresentazioni
Quale grafico scegliere

TEST FINALE

Master Degree in Data Scientist e Big Data Analysis

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